在智能问答系统的发展史上，基于N（即自然语言处理）技术的问答系统已经成为研究和实践中不可或缺的一部分。这些基于N的智能问答系统能够更好地理解用户的问题，并提供准确、相关的答案，这些都是通过深度学习模型如BERT、GPT等实现的。然而，无论多么先进的技术，只有一个强大的知识库支撑，它们才能发挥最大的效能。在这个背景下，我们要探讨如何构建一个大型知识库，以支撑可扩展性的基于N技术智能问答系统。

知识图谱基础

首先，需要明确的是，在任何形式的大规模知识管理和应用中，知识图谱扮演着核心角色。它不仅可以帮助我们组织和存储信息，而且还能为后续对问题进行分析提供基础框架。在我们的智慧体系中，建立高质量且覆盖广泛领域的大型知识图谱是至关重要的一个步骤。

数据采集与整合

数据采集是建立大型知识库不可或缺的一环。我们需要从各种来源包括但不限于书籍、论文、互联网资源等地方收集大量数据。这一过程可能会面临诸多挑战，如数据质量问题、格式不统一等，但只要有有效策略去解决这些问题，就能保证最后获取到的数据质量高。

数据清洗与预处理

经过了充分采集之后，大量原始数据往往包含很多噪声，这将严重影响后续算法性能，因此必须进行清洗和预处理工作。这一步骤涉及到去除无用信息，比如停用词；转换成标准化格式以便进一步分析；并对文本内容进行分词，将复杂句子拆解成单独可以理解的小片段，从而使得机器能够更好地理解其含义。

知识表示与推理能力提升

对于每个事实点，我们都需要将其转化为机器可以理解的形式，即创建相应的事实节点，以及它们之间关系链条形成的事实网络结构。此外，还需开发出能够从已有的信息中推导新信息的推理引擎，使得整个数据库更加丰富和活跃。

可扩展性设计原则

为了实现真正意义上的可扩展性，我们在设计时就必须考虑到未来可能出现的情况，比如新的领域、新概念、新术语不断涌现。这意味着我们的数据库既要适应当前所需，又要准备好未来需求随之增长，不断更新调整以保持前沿位置。

优化算法与性能提升

随着时间推移，大规模数据库中的信息量会持续增加，对算法性能要求也因此越来越高。在此背景下，我们应该不断寻求优化算法策略，使之能够更快地处理大量请求，同时减少错误率提高响应速度，为用户带来最佳体验。

安全隐私保护措施实施

最后，但同样重要的是安全隐私保护。一旦进入大众使用阶段，无论是个人还是企业，都不得忽视了这一关键因素。不恰当暴露个人敏感信息或滥用用户信任，是所有产品必须面对的问题。而采用加密技术以及其他安全手段，可以有效保障用户隐私同时防止潜在风险发生。

综上所述，要想搭建一个大型、高效且具有良好可扩展性的基于N语言技术的人工智能问答平台，就必须注重以上几个方面：第一步是构建一个庞大的、高质量且全面覆盖各类领域的大型知情基底；第二步是在这个基底上逐渐积累更多相关资料，以提高精确度；第三步是在此基础上不断升级改进自我以适应未来的挑战。此种方式，不仅满足目前人们日益增长对快速准确回答的问题需求，更有助于促进科技创新，为人类社会带来长远发展。